孔德兴 浙江师范大学数理医学院院长 浙江大学求是特聘教授

孔德兴 ，毕业于复旦大学并获理学博士、美国哈佛大学博士后。浙江师范大学数理医学院院长；大数据算法与分析技术国家工程实验室杭州创新中心主任；浙江大学求是特聘教授、博士生导师，浙江大学应用数学研究所所长浙江大学理学部图像处理研发中心主任。兼任国家卫生健康委《国家医学图像数据库》工作组副组长、国家药监局器审中心人工智能医疗器械创新合作平台数据治理工作组组长、全国科学技术名词审定委员会医学人工智能名词审定委员会副主任；中国人民解放军总医院、国防科技大学、上海交通大学、英国NorthumbriaUniversity等高校客座教授；中国工业与应用数学学会数学与医学交叉专业委员会主任委员、中国生物医学工程学会医学人工智能分会副主任委员、中国医学装备人工智能联盟专家委员会委员、浙江省数理医学学会理事长、浙江省自然科学基金委委员等。 

提出了“数理医学”的概念，取得了一系列重要成果，并由科学出版社出版专著《数理医学》，开辟了一个新的研究领域；主持研发三项医疗设备，并获得医疗许可证，成功实现产业化。在著名学术期刊上发表论文130多篇；由科学出版社出版专著2部、日本数学会出版英文专著1部、由高等教育出版社出版教材2部；申请国家发明专利20余项；以第一完成人获省部级科技奖项3项；入选浙江省万人计划科技创新领军人才、浙江省151人才工程第一层次培养人员、教育部新世纪优秀人才支持计划等人才计划；承担包括国家自然科学基金重大研究计划集成项目在内的十余项国家自然科学基金项目及浙江省重大科技专项等科技项目。

教育及工作经历：

1991年09月至1993年12月  复旦大学数学研究所            博士生

1994年01月至1995年12月  复旦大学物理学博士后流动站    博士后

1996年01月至1997年06月  理论物理国际中心（意大利）    访问科学家（Visiting Scientist）

1997年12月至1999年12月  日本学术振兴会（JSPS）    特别研究员

1999年12月至2007年03月  上海交通大学                  教 授

2000年12月至2007年03月  上海交通大学              博士生导师

2003年01月至2005年12月  香港城市大学                特约教授

2004年09月至2005年07月  美国哈佛大学            Visting Fellow

2004年09月至2005年07月  美国Courant数学研究所  Visting member

学术兼职：

1、中国人民解放军总医院（北京301医院）客座教授

2、中国人民解放军医学院客座教授

3、中国人民解放军国防科技大学客座教授

4、英国Northumbria University客座教授

5、西安大数据与人工智能研究院副院长

6、山东省数字医学与计算机辅助手术省级重点实验室学术委员会委员

7、中国医学装备人工智能联盟专家委员会委员

8、中国生物医学工程学会医学人工智能专业委员会副主任委员

9、中国兵工学会应用数学专业委员会副主任委员

10、浙江省数理医学学会（省一级学会）理事长

11、河南省数字图形图像学会（省一级学会）理事长

 

 

主讲课程：

授课对象：本科生

1.偏微分方程

2.前沿数学专题讨论

授课对象：研究生

1.偏微分方程 

2.图像处理与分析

3.数据科学中的数学逼近方法

4.几何与物理中的偏微分方程

5.非线性问题的数学方法

6.数据驱动的建模与计算













 

研究方向：

医学图像处理、医学人工智能；偏微分方程、几何分析；数学物理。

承担科研项目：

1.国家自然科学基金重大研究计划集成项目，91630311、医学影像配准与融合的建模和算法、2017/01-2019/12、主持

2.国家自然科学基金重大研究计划培育项目，91330105、非光滑凸优化问题的快速算法及其在图像分析中的应用、2014/01-2016/12、主持

3.浙江省科技厅重大科技专项，2014C03016、精确肝癌射频消融系统：肿瘤精确定位及手术方案辅助设计、2014/07-2017/06、主持

4.国家自然科学基金数学天元专项基金项目，11326033、医学影像学中问题驱动的若干应用数学问题、2013/07-2014/06、主持

5.国家自然科学基金面上项目，11271323、双曲平均曲率流、2013/01-2016/12、主持

6.浙江省自然科学基金委重点项目，LZ13A010002、Minkowski 时空中的类时极值子流形、2013/01-2016/12、主持

7.国家自然科学基金面上项目，10971190、双曲几何流、2010/01-2012/12、主持

8.国家自然科学基金面上项目，10671124、相对论弦与膜的非线性动力学、2007/01-2009/12、主持

9.教育部新世纪优秀人才，数学物理、2005年、主持

10.国家自然科学基金面上项目，10371073、超弹性材料中的非线性波、2004/01-2006/12、主持

11.国家自然科学基金面上项目，10001024、非线性双曲波中奇性的形成传播、2001/01-2003/12、主持。

科研成果： 

1 腹部医学影像精准分析及其在肿瘤智能诊疗中的应用 孔德兴;彭志毅;彭佳林;吴法;胡佩君;王凯峰;陈仁栋;董芳芳;卢方 浙江大学 2017

2 超声影像智能分析理论、方法及临床应用 孔德兴;吴法;马金连;王守超;张宁子 浙江大学 2017

3 面向数字化医疗的智能信息技术平台构建及示范应用 梁廷波;周敏;裘云庆;顾国煜;许国强;郑敏;李劲松;孔德兴;杨嗣斌;蒋天安;赵齐羽;倪剑;陈婷婷;金震 浙江大学医学院附属第一医院 2018

4 拟线性双曲方程组经典解的整体存在性及奇性形成 孔德兴;魏昌华;王玉柱;戴文荣 浙江大学 2014

5 几何偏微分方程及其应用 孔德兴;戴文荣;何春蕾;王增桂 浙江大学 2010

6 非线性双曲型方程(组)的整体解 孔德兴;李亚纯 上海交通大学数学系 2002

发明公开：

[1]孔德兴, 温建明, 陈康. 一种集成成像与消融的超声换能器[P]. 浙江省: CN117101027A, 2023-11-24.

[2]孔德兴, 温建明, 王晓林. 一种用于化学发光免疫分析的发光标记物试剂及制备方法[P]. 浙江省: CN117088850A, 2023-11-21.

[3]孔德兴, 温建明, 王晓林. 一种含铂聚合物纳米微泡超声造影剂及制备方法[P]. 浙江省: CN117085150A, 2023-11-21.

[4]孔德兴, 温建明, 王晓林. 一种肿瘤超声图像增强方法、设备及介质[P]. 浙江省: CN117078545A, 2023-11-17.

[5]孔德兴, 温建明, 王晓林. 一种腹部超声卵巢肿瘤数据库及其搭建方法[P]. 浙江省: CN117076701A, 2023-11-17.

[6]孔德兴, 温建明, 陈康. 一种超声激光混合热消融器件及系统[P]. 浙江省: CN117017477A, 2023-11-10.

[7]孔德兴, 温建明, 陈康. 一种多效应消融的波导超声装置及系统[P]. 浙江省: CN117018482A, 2023-11-10.

[8]陈仁栋, 孔德兴, 梁萍, 王艳, 董立男, 杜乔伟. 一种肝癌微波消融的双针适形消融规划方法及装置[P]. 山东省: CN116712166A, 2023-09-08.

[9]孙逸之, 孔德兴, 孙志林. 一种血流优化模型与神经网络相结合的自动插针方法[P]. 浙江省: CN116584974A, 2023-08-15.

[10]凌雅婷, 刘倩, 蒋佳欣, 孔德兴. 一种图像分割方法、装置、设备及介质[P]. 河南省: CN116188396A, 2023-05-30.

[11]蓝飞, 张利军, 戴黎, 金绍君, 朱胜, 刘明辉, 张荣茂, 孔德兴, 胡日成, 吴潇然, 李梦. 基于神经网络的电力数据流预测方法、装置、设备及介质[P]. 浙江省: CN116011651A, 2023-04-25.

[12]蒋思远, 张建峰, 梁萍, 于杰, 王羽翎, 孙立涛, 李世岩, 包凌云, 郑哲岚, 牟芸, 陈燕, 朱法望, 孔德兴, 杜佩, 马新月, 孔维真. 一种基于深度神经网络的超声结节重识别方法[P]. 浙江省: CN115909138A, 2023-04-04.

[13]凌雅婷, 刘倩, 孔德兴. 一种医学图像分割方法及计算机可读存储介质[P]. 河南省: CN115587960A, 2023-01-10.

[14]徐磊, 畅婉如, 杨格儿, 孔德兴. 脏器医学影像的数据压缩方法、系统,及重建方法、系统[P]. 浙江省: CN115294219A, 2022-11-04.

[15]徐磊, 代汶利, 王亚娟, 孔德兴. 医学图像的病理分布生成方法、系统及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN115272663A, 2022-11-01.

[16]王春林, 孔振岩, 蔡祁文, 刘倩, 孔德兴. 基于深度卷积神经网络的骨龄评定方法、设备及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN114255211A, 2022-03-29.

[17]李若澄, 邱陈辉, 徐金华, 张铭哲, 孔德兴. 单模态医学图像的配准方法、系统及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN114255265A, 2022-03-29.

[18]惠庆磊, 洪源, 孔德兴. 基于深度卷积神经网络和特征融合的骨龄评定方法、设备及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN114240874A, 2022-03-25.

[19]邱陈辉, 惠庆磊, 徐金华, 黄崇飞, 孔德兴. 超声图像无缝拼接方法、系统及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN114066734A, 2022-02-18.

[20]马泽浩, 徐磊, 梁炎超, 王立平, 李潜, 赵齐羽, 孔维真, 孔德兴. 基于人机结合的医学影像诊断标准的构建方法[P]. 浙江省: CN113889229A, 2022-01-04.

[21]孔德兴, 郑哲岚, 牟芸, 厉竟, 罗定存, 李世岩, 张燕, 赵博文, 王春林, 陈燕, 王洪霞, 包凌云, 彭成忠. 一种基于B超图像检测下肌筋膜及其与肌纤维夹角的方法[P]. 浙江省: CN113763339A, 2021-12-07.

[22]蔡祈文, 余明, 孔德兴. 一种腹腔积液图像处理方法和系统[P]. 浙江省: CN113763352A, 2021-12-07.

[23]谭蔓, 余明, 孔德兴. 一种肺部超声图像检测系统[P]. 浙江省: CN113763353A, 2021-12-07.

[24]孔德兴, 郑哲岚, 牟芸, 厉竟, 罗定存, 李世岩, 张燕, 赵博文, 王春林, 陈燕, 王洪霞, 包凌云, 彭成忠. 一种基于医学影像的长短径估算方法[P]. 浙江省: CN113538339A, 2021-10-22.

[25]邱陈辉, 黄崇飞, 孔德兴. 基于布谷鸟搜索算法的肝脏CT图像配准方法及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN113538539A, 2021-10-22.

[26]孔德兴, 梁萍, 罗定存, 徐栋, 于杰, 李世岩, 张燕, 包凌云, 陈利民, 董立男, 杨琪, 蔡文佳, 赵勤显. 基于深度学习的超声影像混合训练方法[P]. 浙江省: CN112634208A, 2021-04-09.

[27]陈飞, 蓝飞, 于晓彦, 孙泉辉, 金绍君, 陆晓芬, 朱瑶琪, 张一泓, 张青云, 孔德兴, 顾聪, 周瑞芳, 蔡张花, 成飞, 王薇. 基于可控费用外生变量空间直和分解的可控费用测算方法[P]. 浙江省: CN110348744A, 2019-10-18.

[28]贺一丹, 李梦, 孔德兴. 表征现金流的数据组织形式与基于多任务学习的预测方法[P]. 浙江省: CN110264251A, 2019-09-20.

[29]王冬法, 金翔, 陈俊, 丁伟斌, 王麦静, 江强, 李梦, 肖坤涛, 贺一丹, 叶添雄, 孔德兴. 一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法[P]. 浙江省: CN110009427A, 2019-07-12.

[30]蓝飞, 张利军, 戴黎, 金绍君, 朱胜, 刘明辉, 张荣茂, 孔德兴, 胡日成, 吴潇然, 李梦. 一种基于非平稳时间序列的电力销售日现金流预测方法[P]. 浙江省: CN109993370A, 2019-07-09.

[31]贺一丹, 肖坤涛, 李梦, 孔德兴. 一种基于深度卷积神经网络的电力销售金额智能预测方法[P]. 浙江省: CN109978230A, 2019-07-05.

[32]孔德兴, 杜维伟, 徐宗本, 靖稳峰. 基于深度卷积神经网络自动分割肺结节的辅助检测方法[P]. 陕西省: CN109727253A, 2019-05-07.

[33]徐宗本, 孔德兴, 马建华, 陶国谦, 靖稳峰. 基于分布式CT终端机的医学影像云成像与判读方法及系统[P]. 陕西: CN108492862A, 2018-09-04.

[34]陈峰, 孔德兴, 洪源. 一种基于微分流行的多b值DWI图像评估的方法[P]. 浙江: CN106447710A, 2017-02-22.

[35]孔德兴, 胡佩君, 吴法. 基于深度卷积神经网络和区域竞争模型的多器官分割方法[P]. 浙江: CN106204587A, 2016-12-07.

[36]孔德兴, 吴法, 马金连. 基于深度卷积神经网络自动识别甲状腺结节良恶性的方法[P]. 浙江: CN106056595A, 2016-10-26.

[37]孔德兴, 胡佩君, 吴法. 基于局部先验信息和凸优化的全自动三维肝脏分割方法[P]. 浙江: CN106056596A, 2016-10-26.

[38]孔德兴, 陈仁栋. 一种利用椭球覆盖肿瘤精确模拟射频消融技术的方法[P]. 浙江: CN105997245A, 2016-10-12.

[39]郑笑娟, 马金连, 朱凌源, 孔德兴. 一种提高甲状腺结节良恶性识别的辅助装置[P]. 浙江: CN105708500A, 2016-06-29.

[40]孔德兴, 方红晟. 用于疾病亚型问题的基于网络的聚类方法[P]. 浙江: CN105160208A, 2015-12-16.

[41]孔德兴, 吴法, 卢方. 基于卷积神经网络的全自动的三维肝脏分割方法[P]. 浙江: CN104992430A, 2015-10-21.

[42]孔德兴. 一种PPI的多对比度磁共振图像的联合重构方法[P]. 浙江: CN104931904A, 2015-09-23.

[43]孔德兴, 袁景, 胡佩君. 基于快速凸优化算法配准三维CT与超声肝脏图像的方法[P]. 浙江: CN104933672A, 2015-09-23.

[44]孔德兴. 利用修正乘子交替方向法对磁共振图像PPI重构的方法[P]. 浙江: CN104933743A, 2015-09-23.

[45]卢方, 彭佳林, 孔德兴, 胡佩君, 洪源. 一种新的基于变分能量的肝脏分割方法[P]. 浙江: CN104751457A, 2015-07-01.

[46]孔德兴, 吴法. 一种基于直线检测的安全带检测算法[P]. 浙江: CN103871052A, 2014-06-18.

[47]孔德兴, 吴法. 一种结合方向盘检测的安全带检测方法[P]. 浙江: CN103870806A, 2014-06-18.

[48]孔德兴, 吴法. 一种结合颜色与纹理的车牌检测方法[P]. 浙江: CN103870827A, 2014-06-18.

[49]孔德兴, 吴法. 一种前车窗右上角点检测方法[P]. 浙江: CN103854029A, 2014-06-11.

[50]孔德兴, 彭佳林, 吴法, 王金伟. 一种CTA图像中肝脏与血管同时分割的方法[P]. 浙江: CN103700068A, 2014-04-02.

[51]孔德兴, 王凯峰, 吴法, 洪源. 一种肿瘤射频消融技术中精确定位三球覆盖肿瘤的方法[P]. 浙江: CN103598915A, 2014-02-26.

[52]孔德兴, 彭佳林, 吴法, 王金伟. CTA图像中肝脏血管增强及肝脏与血管同时分割的方法[P]. 浙江: CN102609913A, 2012-07-25.

[53]孔德兴, 楼琼. 双曲方程图像加密方法[P]. 浙江: CN102571332A, 2012-07-11. 

发明授权：

[1]邱陈辉, 黄崇飞, 孔德兴. 基于布谷鸟搜索算法的肝脏CT图像配准方法及计算机可读存储介质[P]. 浙江省: CN113538539B, 2023-09-22.

[2]孔德兴, 梁萍, 罗定存, 徐栋, 于杰, 李世岩, 张燕, 包凌云, 陈利民, 董立男, 杨琪, 蔡文佳, 赵勤显. 基于深度学习的超声影像混合训练方法[P]. 浙江省: CN112634208B, 2022-07-05.

[3]徐宗本, 孔德兴, 马建华, 陶国谦, 靖稳峰. 基于分布式CT终端机的医学影像云成像与判读方法及系统[P]. 陕西省: CN108492862B, 2019-10-22.

[4]孔德兴, 吴法, 马金连. 基于深度卷积神经网络自动识别甲状腺结节良恶性的辅助诊断系统[P]. 浙江省: CN106056595B, 2019-09-17.

[5]陈峰, 孔德兴, 洪源. 一种基于微分流行的多b值DWI图像评估的方法[P]. 浙江省: CN106447710B, 2019-04-26.

[6]孔德兴, 胡佩君, 吴法. 基于局部先验信息和凸优化的全自动三维肝脏分割方法[P]. 浙江省: CN106056596B, 2019-02-26.

[7]孔德兴, 胡佩君, 吴法. 基于深度卷积神经网络和区域竞争模型的多器官分割方法[P]. 浙江省: CN106204587B, 2019-01-08.

[8]孔德兴, 袁景, 胡佩君. 基于快速凸优化算法配准三维CT与超声肝脏图像的方法[P]. 浙江省: CN104933672B, 2018-05-29.

[9]孔德兴, 陈仁栋. 一种利用椭球覆盖肿瘤精确模拟射频消融技术的方法[P]. 浙江省: CN105997245B, 2018-04-06.

[10]郑笑娟, 马金连, 朱凌源, 孔德兴. 一种提高甲状腺结节良恶性识别的辅助装置[P]. 浙江省: CN105708500B, 2018-03-30.

[11]卢方, 彭佳林, 孔德兴, 胡佩君, 洪源. 一种新的基于变分能量的肝脏分割方法[P]. 浙江省: CN104751457B, 2017-12-22.

[12]孔德兴, 吴法, 卢方. 基于卷积神经网络的全自动的三维肝脏分割方法[P]. 浙江省: CN104992430B, 2017-12-22.

[13]孔德兴, 吴法. 一种结合颜色与纹理的车牌检测方法[P]. 浙江省: CN103870827B, 2017-08-25.

[14]孔德兴, 吴法. 一种结合方向盘检测的安全带检测方法[P]. 浙江省: CN103870806B, 2017-05-10.

[15]孔德兴, 彭佳林, 吴法, 王金伟. 一种CTA图像中肝脏与血管同时分割的方法[P]. 浙江省: CN103700068B, 2016-06-22.

[16]孔德兴, 王凯峰, 吴法, 洪源. 一种肿瘤射频消融技术中精确定位三球覆盖肿瘤的方法[P]. 浙江省: CN103598915B, 2016-01-27.

[17]孔德兴, 楼琼. 双曲方程图像加密方法[P]. 浙江省: CN102571332B, 2014-07-23.

[18]孔德兴, 彭佳林, 吴法, 王金伟. CTA图像中肝脏血管增强及肝脏与血管同时分割的方法[P]. 浙江省: CN102609913B, 2014-07-09.

 

出版专著：

由科学出版社出版专著2部、日本数学会出版英文专著1部、由高等教育出版社出版研究生教材、本科生教材各1部。

1、 《数理医学》，孔德兴 等 编著，科学出版社，2020年。

2、《医学图像处理中的数学理论与方法》，孔德兴 著 陈韵梅 著 董芳芳 著 楼琼 著  北京:科学出版，2014年。

3、《偏微分方程》现代数学基础 ，孔德兴，高等教育出版社，2010年。

4、《应用偏微分方程讲义》，姜礼尚、孔德兴，高等教育出版社，2008年。

发表英文论文：

[1]Kong, De Xing; Liu, Qi*; Song, Chang Ming.Classical solutions to a dissipative hyperbolic geometry flow in two space variables.Journal of Hyperbolic Differential Equations, 2019, 16(2): 223-243.

[2]Li, Xu; Hong, Yuan; Kong, Dexing*; Zhang, Xinling*.Automatic segmentation of levator hiatus from ultrasound images using U-net with dense connections.Physics in Medicine and Biology, 2019, 64(7): 075015.

[3]Gao, Zhiwei*; Nguang, Sing Kiong; Kong, De Xing.Advances in Modelling, Monitoring, and Control for Complex Industrial Systems.Complexity, 2019, 2975083.

[4]Qianting Ma and De-Xing Kong*, A new variational model for joint restoration and segmentation based on the Mumford-Shah model, Journal of Visual Communication and Image Representation, 2018.

[5]Rendong Chen, Tian-An Jiang, Kaifeng Wang, Fang Lu, Dexing Kong*, Automatic Radiofrequency Ablation Planning Based on Constrained Clustering Process for Hepatic Tumors, IEEE Transactions on Biomedical Engineering 65 (2018), 645-657.

[6]Yan, Zixu; Chen, Feng; Kong, Dexing*, Liver Venous Tree Separation via Twin-line RANSAC and  Murray’s Law, IEEE Transactions on Medical Imaging, 2017, 36(9): 1887-1900.

[7]Ma, Jinlian; Wu, Fa; Jiang, Tian'an; Zhao, Qiyu; Kong, Dexing*, Ultrasound image based thyroid nodule automatic segmentation using convolutional neural networks International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2017, 12(11): 1895-1910. (DOI 10.1007/s11548-017-1649-7)

[8]Qianting Ma, Fangfang Dong, Dexing Kong*, A fractional differential fidelity-based PDE model for image denoising, Machine Vision and Applications ，2017, 28(5-6): 635-647.(doi:10.1007/s00138-017-0857-z, August 2017, Volume 28, Issue 5C6, pp 635-647)

[9]Kong, De-Xing; Wei, Chang-Hua, Lifespan of smooth solutions for timelike extremal surface equation in de Sitter spacetime, Journal of Mathematical Physics, 2017, 58(6): 061502.

[10]Ma, Jinlian; Wu, Fa; Jiang, Tian'an; Zhu, Jiang; Kong, Dexing*, Cascade convolutional neural networks for automatic detection of thyroid nodules in ultrasound images, Medical Physics, 2017, 44(5): 1678-1691.

[11]Yan, Zixu; Chen, Feng; Wu, Fa; Kong, Dexing.*, Inferior Vena Cava Segmentation With Parameter Propagation And Graph Cut, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery , 2017, 12(9): 1481-1499. DOI 10.1007/s11548-017-1582-9.

[12]Ma, Jinlian; Wu, Fa; Zhu, Jiang; Xu, Dong; Kong, Dexing*, A Pre-trained Convolutional Neural Network Based Method for Thyroid Nodule Diagnosis, Ultrasonics (2016), Ultrasonics, 2017, 73: 221-230.

[13]Li, Ting; Hong, Yuan; Kong, Dexing; Li, Kangan*.Histogram analysis of diffusion kurtosis imaging based on whole-volume images of breast lesions.Journal of Magnetic Resonance Imaging.

[14]Chai, Weilu; Zhao, Qiyu; Kong, Dexing; Jiang, Tian'an*.Percutaneous Laser Ablation of Hepatic Tumors Located in the Portacaval Space: Preliminary Results.Lasers in Surgery and Medicine.

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[13]鲁伦博, 张承中, 卓瑶瑶, 李婷, 谢叻, 孔德兴, 李康安. MRI导引下真空辅助乳腺病灶旋切活检技术的临床应用[J]. 中国医学影像技术, 2017, 33 (05): 657-661.

[14]吴法, 戴晖辉, 孔德兴. MECHANISM FOR THE TRANSITION FROM A REGULAR REFLECTION TO A MACH REFLECTION OR A VON NEUMANN REFLECTION[J]. Acta Mathematica Scientia(English Series), 2016, 36 (03): 931-944.

[15]孔德兴, 李晓燕. Motion of Relativistic Strings on the Equatorial Plane in the Schwarzschild Space-Time[J]. Communications in Theoretical Physics, 2013, 59 (01): 80-86.

[16]徐敬峰, 徐晓俊, 汪启东, 赵艺蕾, 孔德兴, 张敏鸣. 健康成人纹状体体积的磁共振在体测量研究[J]. 浙江大学学报(医学版), 2010, 39 (02): 130-135.

[17]曹恒毅, 赵艺蕾, 郑旭宁, 徐晓俊, 孔德兴, 张敏鸣. 早期帕金森病触觉刺激异常激活脑区意义初探[J]. 浙江大学学报(医学版), 2010, 39 (02): 136-142.

[18]孔德兴, 刘克峰, 王增桂. HYPERBOLIC MEAN CURVATURE FLOW:EVOLUTION OF PLANE CURVES[J]. Acta Mathematica Scientia, 2009, 29 (03): 493-514.

[19]刘法贵,孔德兴. Global existence and blow-up phenomena of classical solutions for the system of compressible adiabatic flow through porous media[J]. Applied Mathematics and Mechanics(English Edition), 2004, 25(6): 703-713.

[20]宋长明,孔德兴. On a Class of Nonlinear Wave Equations[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2004, (02): 62-66.

[21]刘法贵,孔德兴. 多孔介质中可压缩流体力学方程组经典解的整体存在性与破裂现象[J]. 应用数学和力学, 2004, (06): 643-652.

[22]孙武军,孔德兴. Finite-Time Stability of Nonautonomous Delayed Systems[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2003, (02): 188-191.

[23]倪光炯,孔德兴,孙平,陈苏卿. 在二态体系和受力谐振子相干态中的几何相(英文)[J]. 复旦学报(自然科学版), 2000, (02): 119-123.

[24]倪光炯,孙平,孔德兴. 二态体系中的量子循环条件(英文)[J]. 复旦学报(自然科学版), 1999, (03): 5-8+14.

[25]孔德兴. 高维拟线性双曲型方程组的对角化问题[J]. 应用数学学报, 1995, (03): 329-339.

[26]孔德兴. 高维一阶拟线性方程组的对角化问题[J]. 复旦学报(自然科学版), 1995, (02): 132-138.

[27]孔德兴. 一阶拟线性双曲型方程组的Cauchy问题[J]. 复旦学报(自然科学版), 1994, (06): 705-708.

[28]孔德兴. 一类非严格双曲型可化约组Cauchy问题的整体经典解[J]. 复旦学报(自然科学版), 1994, (03): 310-318.

[29]孔德兴. 一类高维拟线性对角型双曲组经典解的生命区间及其应用[J]. 复旦学报(自然科学版), 1992, (04): 403-412.

[30]孔德兴. 拟线性可约化双曲组经典解的生命区间及其应用[J]. 数学年刊A辑(中文版), 1992, (02): 188-195.

[31]孔德兴. 一维拟线性波动方程的第三边值问题[J]. 复旦学报(自然科学版), 1991, (04): 451-460. 

 发表会议论文：

[1]朱江, 赵博文, 吕江红, 李世岩, 谢正 & 孔德兴. (2015). 利用数学理论对pHIFU在三维matrigel培养条件下乳腺癌细胞(MDA-MB-231)迁移能力影响机理研究. (eds.) 2015年浙江省超声医学学术年会论文汇编 (pp.255).

[2]朱江, 陈敏 & 孔德兴. (2014). 对三维matrigel培养条件下乳腺癌细胞(MDA-MB-231)迁移能力的影响及生物安全性研究. (eds.) 第一届全国暨第二届国际超声分子影像学术会议论文集 (pp.137-138).

[3] Kong D*; Wu F.Visual dialog with multi-turn attentional memory network.19th Pacific-Rim Conference on Multimedia, PCM 2018, 2018-09-21 to 2018-09-22.

[4] Lu, Fang; Peng, Jialin; Peng, Zhiyi; Kong, Dexing.A Geodesic Selection Based Variational Model for 3D Liver Segmentation.Proceedings 2015 8 International Congress on Image and Signal Processing (CISP), 2015-10-14 to 2015-10-16.

[5] Jialin Peng; Jinwei Wang; De-Xing Kong*.A new convex variational model for liver segmentation.21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2012), Japan, 2012-11-11 to 2012-11-15.

[6] Kong, De-Xing*; Sun, Qing-You.Two-point boundary value problems and exact controllability for several kinds of linear and nonlinear wave equations.5th International Conference on Inverse Problems, in Journal of Physics: Conference Series 290 (2011), 012008. , Hong Kong, 2010-12-13 to 2010-12-17.

[7] Dai, HH; Kong, DX*.The propagation of impact-induced tensile waves in a kind of phase-transforming materials.International Conference on Mathematics and Its Applications, Hong Kong, 2004-05-28 to 2004-05-31.
 

所获荣誉：

1.2001年入选上海市青年科技启明星计划。

2.2005年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。

3.2012年入选浙江省151人才工程第一层次培养人员计划。

4.2018年入选首届浙江省万人计划科技创新领军人才。

所获奖励：

1.国际模式识别协会（IAPR），A new convex variational model for liver segmentation、2012年、国际模式识别协会最佳科学论文奖。

2.浙江省科技厅，几何偏微分方程及其应用、2011年、浙江省科学技术二等奖，排名第一。

3.浙江省教育厅，双曲几何流及其应用、2010年、浙江省高校优秀科研成果奖。

科学中国人报道： 

数理医学守护“健康中国”

——浙江大学求是特聘教授、浙江师范大学数理医学院院长孔德兴的“数学×医学”跨界科研人生

 2024-02-01

开创者

对于浙江大学求是特聘教授、浙江师范大学数理医学院院长孔德兴而言，2008年是一个颇具意味的年份，仿佛一座分水岭，将他的科研工作划分为两个时代。
 

▲《科学中国人》封面人物：孔德兴

2008年以前，孔德兴是一位纯粹的数学家。他博士毕业于复旦大学数学研究所，在非线性偏微分方程等研究领域中取得了一系列重要成果，解决了一批国际著名的数学问题，后来在哈佛大学又接触到数学物理，开始对相对论里的弦理论和膜理论进行深入研究。

好奇心是研究所有学问的基础，这在孔德兴身上也不例外。在他看来，数学作为科学发展不可或缺的工具，有着无可替代的重要价值。以数学理论为支撑的跨专业交叉学科的研究，是“科学新分支、科学大发现、创造性成果的生长点和成长的沃土”。2008年之后，他萌生了把数学引入医学的想法，试图运用数学知识，去攻克凝练出关键医学难题，解决医学中的重大临床需求问题，这成为孔德兴内心挥之不去的研究兴趣。

“我喜欢挑战性的东西，尤其数学和医学这种深度交叉的融合，一直是一个未知的领域。长久以来，大家把医学更多地看成是经验式的，如果能够把数学用到医学里，可以把医学从经验医学变成精准医学，从定性医学变成定量医学，一方面对医学的贡献很大，同时对数学本身也提出了新的挑战和新的价值。”孔德兴下定了决心，开始埋首致力于数学和医学的交叉研究，并在国际上率先提出了“数理医学”的概念。 

必须承认，这在当时是一个非常超前的概念。在此之前，数学怎么和医学，尤其临床医学结合起来，一切并不明朗。但孔德兴敏锐地意识到，医学人工智能是未来的发展方向，将为“健康中国”和国家的分级诊疗提供巨大的技术支撑。严格地讲，数理医学不仅是一门关于数学与医学的交叉学科，同时它还涉及计算机科学、物理学、信息论及数据科学等。其目的不仅是重构人体内部组织器官、病灶区等的几何形状，定位各种组织、血管等的相对位置，以及生成各种解剖信息的定量描述，而且可预测各种疾病的发生与演化，刻画疾病的发生机制，揭示医学学科的内在规律，从而帮助医生制定准确的医疗方案，实现为患者造福的终极目标，对实现人民健康具有重要意义。 

作为新的探索方向，没有样本可以借鉴和复制，在外行人看来，从事数理医学的研究，在当时无异于从事一场大型的科学实验，而根据以往其他学科的经验来看，失败和挫折总是如影随形。但科学的进步，往往就建立在研究者们的大胆尝试之上，每一次探索机会都会与风险并存，在一切未知的情况下，这关乎研究者的勇气和担当。 

“科学的前瞻性，也能够体现国家的竞争力。”对于这些开拓性的、屡屡被质疑的探索，孔德兴始终保持着一个观点，不要轻易否定，也不轻易被外界的声音所左右。他始终认为，做未知的研究，最大的敌人是自己，最大的失败是放弃，这需要科技工作者的共同努力，每一次探索都有可能取得突破。 

起步阶段自然是艰难的。“无论是专家资源、学术资料，还是科研经费，那时候基本上可以说是一穷二白，白手起家，一步步慢慢走过来的，所以那几年还是蛮辛苦的。”孔德兴回忆，他非常希望医学专家能积极参与到人工智能的发展浪潮里，因为医生在医疗人工智能领域中的作用至关重要，“第一，医生要发现问题，提出需要解决的临床痛点和难点；第二，人工智能的应用过程需要医生深度参与，比如医生要提供数据，进行数据标注和手术方案的指导，以及手术的规划设计。” 

▲孔德兴在会议上发言

那段时间里，孔德兴一方面恶补医学知识，另一方面忙着广泛地和医生们“交朋友”。2015年，全国还没有一家数理医学学会，孔德兴牵头创办起浙江省数理医学学会。创办之初，虽然大家对数理医学概念还了解不深，但包括中国科学院唐孝威院士等一批资深专家和有识之士对于孔德兴的研究给予了极大的支持和鼓励。“学会里边大部分是医学专家，有数学家、计算机专家、生物学工程专家，还有一些专门研究机器人的工程师。从理论到技术，再到产品的研发与落地，专家们给予了我非常大的帮助。”也正是各领域专家的深度参与给了孔德兴坚持下去的信心和动力。 

随着大数据时代的到来，好的数据日益成为数理医学的一种资源，更是人工智能发展的基石。孔德兴介绍，数学建模和数学算法都离不开数据，当务之急是建立起高质量高标准的数据库。但在当时，我国对数据如何使用，以及如何和医院合作，还没有形成法律法规。中国的病人很多、数据量很大，但数据质量方面还亟待提高，比如有的数据信息不完整，有的数据被污染。此外，很多医院的数据并没有共享，不少医疗数据是碎片化、孤岛式存储的，这是困扰大数据落地应用推广的关键问题。 

为了解决相关难题，2016年，国家卫健委能力建设与继续教育中心杨爱萍主任召集了一批专家筹备建立国家医学图像数据库，孔德兴也被邀请进专家组委以重任。“建设这种国家层面的数据库非常重要，但也很不容易，尤其医学图像因为牵扯到很多不同领域的专家，各个方面都在投入。”孔德兴感慨，这是一个很漫长的过程，从2016年开始一直建到现在还在继续。目标是建立起不同器官、不同模态的数据库，目前已经有超声库、放射库、眼科库，以及肝脏的临床数据库，“最重要的是建立起了统一的数据标准和规范，这是一项功在千秋的国家工程”。 

数据库的建立为数理医学的发展解决了数据问题，迈出了万里长征坚实的第一步，但是要想实现产业化的落地不仅需要数据，还需要算法与算力的加持。在当时，我国使用的还是国外的一些底层框架。孔德兴明白，没掌握核心技术，总跟在别人的后面去发展永远无法做到超越，只会受制于人。为了解决独立自主的核心算法问题，他组织布置了大量有针对性的研究工作，足足用了5年的时间，研发出一套轻量化的深度学习底层框架。 

▲孔德兴（前排左十二）在浙江师范大学数理医学院2023级开学典礼上同师生们合影

“这个过程的难度不言而喻，但这套框架从数据到算法再到底层框架的核心技术都是咱们自己的，解决了‘卡脖子’的隐患问题。”孔德兴自豪地表示，“而且在2018年经过第三方测试，用我们的数据，用我们的专业算法，在我们的框架下面的运行速度比国外同类快了36倍！” 

孔德兴是一个永远追求领先一步的人，他把这种性格也带到了科研与工作中。永远站在科技前沿，敢为天下先。如果没有这种性格，数理医学的发展不会走到今天： 

数理医学概念的诞生； 

浙江省数理医学学会的建立； 

数理医学学术专著《数理医学》的出版； 

科学出版社《数理医学》丛书的发行； 

浙江师范大学数理医学院的成立； 

将数理技术和人工智能结合在超声医学影像诊疗上应用； 

全球首台超声机器人研制成功并落地应用； 

全国第一张超声人工智能辅助诊断系统医疗器械注册证（三类）获批； 

………… 

这一项项全球性的历史突破在数理医学的发展史上由孔德兴和他的团队创造。 

学术界和医学界的专家学者给了孔德兴极高的评价，称赞他“是中国超声人工智能的开创者”，原中国工程院常务副院长潘云鹤院士在世界人工智能大会上高度评价孔德兴团队研发的超声人工智能产品，指出“这是中国医疗装备走向世界前沿的重要机遇”。 

为国分忧 

2015年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，制订“精准医疗”战略规划，精准医疗将改变现有的诊疗模式，为我国医学发展带来一场全新变革。 

同年9月，国务院办公厅发布了《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》，明确提出“发展基于互联网的医疗卫生服务，充分发挥互联网、大数据等信息技术手段在分级诊疗中的作用”。 

▲孔德兴（右）同当代著名数学物理学家、邵逸夫数学奖获得者德梅特里奥斯·克里斯托多罗（Demetrios Christodoulou）讨论问题

2016年，我国健康领域的首个中长期规划《“健康中国2030”规划纲要》发布，明确了卫生健康事业的宏伟蓝图和行动纲领。 

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出加强人工智能在医疗领域的创新应用，建立快速精准的智能医疗体系，开发人机协同的手术机器人等，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。 

国家的需求就是吹响的号角！“作为一名科技工作者，首先要是坚定的爱国者，然后才是奋斗者、开拓者。”在这种信念之下，孔德兴决心“择己所长，择世所需”，为实现“精准医疗”和“分级诊疗”，为实现“健康中国”做出自己的一份努力。 

精准诊疗离不开医学影像，医学影像被视为精准诊疗的“眼睛”。每一张充满光影斑驳和蛛丝马迹的片子背后，都关系着一条鲜活的生命甚至一个家庭的幸福。医学影像分析与处理贯穿于疾病的整个诊疗过程：从疾病的筛查、发现、病理分析与诊断，到病灶组织的定位、形状、术前评估、手术方案设计及疗效评估等阶段。准确的医学影像分析和处理有助于医生预测各种疾病的发生与演化，揭示疾病发生机制，帮助医生制订准确的医疗方案。孔德兴介绍，医学影像分析与处理的核心是数学，先进的可计算数学模型和高性能的科学算法是判断医学影像分析与处理结果优劣的决定因素。 

但是，长期以来，医疗技术和装备领先的西方国家对我国实施技术封锁，由于缺乏核心技术，我国高端医疗装备绝大多数还是依靠进口，国产化装备和智能诊疗技术的发展受外部制约非常严重。国外的垄断直接造成整套设备的价格高昂，这也导致了国内病人体检费用的居高不下。 

“核心技术国产化，打破国外垄断，医疗成本才会大幅下降。”这也是孔德兴的一份初心。一方面，实现医学影像的精准分析和智能诊疗是国家战略的重要组成部分，是时代的必然要求，具有重要的科学价值和巨大的社会经济价值。另一方面，开展医学影像精准分析的数学理论与技术研究，可以提升我国在这一领域的核心竞争力，拥有自主知识产权，培育和形成智能诊疗和高端医疗设备研发的产学研体系，改变受制于人的现状。 

2021年，孔德兴团队申请到国家自然科学基金委员会针对数学和医学交叉而设立的“医学影像精准分析的数学理论与技术”重大项目，担负起突破传统医学影像分析若干瓶颈，实现面向医学影像精准分析的数学理论与技术的新发展，同时为解决临床诊疗从经验到理论、从定性到定量提供普适性的科学方法论与关键技术的重任。 

孔德兴带领团队为此做足了“功课”，他在调研中发现，尽管国内的超声硬件生产厂商成百上千，但涉足人工智能超声研究的企业却寥寥无几。“这是由于超声人工智能研发图像分辨率低、信息局部化、数据不标准的天然技术壁垒所造成的。”孔德兴将它们称为制约人工智能超声影像应用发展的“三座大山”，他的目标则是翻山越岭，取得突破。 

面对西方国家的垄断与封锁，很多技术都要靠孔德兴团队一点一点地自主摸索。“中国的人工智能医学影像装备要想打一场翻身仗，想在高端医疗设备产业化的道路上取得关键性突破，除了自主创新之外，没有别的路径可走！”在孔德兴看来，眼前就算是横亘着一座“珠穆朗玛峰”，也挡不住他率领团队风雪兼程，勇往直前。 

“超声还有一个特点，就是严重依赖于医生的经验与手法。不同的医生扫的图像是不一样的，即便是同一个病人，同一个医生的扫描手法不一样，得到影像也不一样。”所以，孔德兴团队针对超声的数据标准，包括采集标准、标注标准和质控标准也下足了功夫。为了构造高质量的数据集，孔德兴带领团队与顶尖医院的医生们进行深度合作，通过医学专家制定的标准指南来一张张地标记超声影像的特征。这些超声影像数据具有质量标准极高的特点，数量更是达到千万量级。团队利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的一些概念，让系统变得更“聪明”。在计算数学模型建模和高性能科学算法设计这两方面修筑护城河，形成核心竞争力。 

▲孔德兴（后排左九）在举办会议期间与浙江省数理医学学会部分成员合影

2017年，一款填补全球空白的能看病的“机器人”——“DEMETICS超声诊断机器人”（以下简称“机器人DE”）在孔德兴团队诞生。“这是一套基于超声影像的智能诊断系统，像机顶盒一样插到超声机上，在医生扫描的过程中，这套人工智能辅助诊断系统便开始工作，通过运用算法进行超声快速扫描分析，清楚地标记出患者的结节位置。它一旦发现病灶，就会在图像上提醒医生，勾画出异常的地方。如果用绿色框标出的就是良性，用黄色框标出来就是疑似恶性，用红色框标出来则是恶性的。这样一来，大幅度减轻了医生的工作量，阅片时间也成倍加快，不仅提升了影像诊断的精准性，避免漏诊误诊，还节约了医疗资源及社会成本。”孔德兴如数家珍地介绍着他的成果特点。 

一如当年腾空出世的Alpha Go挑战世界上两大围棋高手李世石和柯洁那样，机器人DE也与某著名三甲医院超声医学科的医生们进行了一场针对超声影像的甲状腺结节良恶性甄别的大战。医院方派出老、中、青3位代表（年轻的具有两年工作经验，中年的具有中级职称，老年的具有高级职称）。对同样一帧超声图像，3位医生先看，看完以后给出结果，然后机器人DE再给出结果，最后去做活检。从抽取的34个样本准确度结果而言，医生的准确率为63.4%，而机器人DE准确率高达85.7%。 

比赛的结果让孔德兴有了更足的信心，“对于资深医生，机器人DE就相当于一个帮手，可以避免医生因劳累和情绪化而出现漏诊误诊；对于年轻医生，则像请了个老师一样站在他旁边，时刻给予提醒”。 

2018年，孔德兴将机器人DE落地杭州西湖区蒋村街道社区卫生服务中心，让这里的百姓在家门口就可以拥有三甲医院的诊疗水平。对于机器人提示有问题的病人，可以通过远程系统请专家医生实时判断，也可以直接对接三甲医院医生进行下一步治疗，大大方便了病人的诊疗，受到居民的广泛欢迎。这一技术的推广有力推动了政府分级诊疗的顺利实施。大家再也不用去挤人满为患的大医院，因为在基层医院就能又快又准地解决问题。几年下来，已有超过4万人次在蒋村街道社区进行检查，这一做法被国家卫健委高度认可，入选为西湖区十大民生工程之一和人工智能应用落地30最佳案例之一，被业界盛赞为“蒋村样板”“西湖模式”。 

“截至目前，产品已经覆盖了从超声诊断到治疗的软硬件一体化全闭环。包括超声甲状腺AI、超声乳腺AI、超声颈动脉AI、超声盆底AI等软件系统和超声自动扫查机器人的智能硬件装备，在全国乡镇社区卫生院这一级的700多家医疗机构都用上了。对于城镇居民，尤其是乡村的农民，解决了他们看病难看病贵的问题，能够实现早筛查早诊断早治疗，大大减少因病致贫的情况出现。”孔德兴自豪地表示，在“健康中国”的建设中，能将个人抱负与国家发展、社会需求紧密结合起来，让自己的研究工作拥有了时代的意义和重要的价值，是一件值得骄傲的事情。 

未来已来 

“人民健康是民族昌盛和国家富强的重要标志”。习近平总书记在党的十九大报告中铿锵有力的论述如黄钟大吕言犹在耳。当今世界，健康已经成为衡量一个国家经济社会发展和人民幸福的综合尺度。 

用数字化、信息化、系统化的智能医疗提升整个医疗卫生行业的生产力，提升医疗卫生的质量，提升老百姓的满意度，解决老百姓看病贵、看病难的问题，这是一个非常持久而艰难的课题。 

孔德兴展望，未来会形成包括医疗服务链、健康管理链等一系列的链条。“今天一谈到医疗健康，就把重点关注在大医院身上，将来这种情况一定会有变化，医院的围墙一定要打破，要跟数理技术和信息化有机结合在一起。” 

孔德兴把眼光落到了更远处。据估算，到2030年，中国65岁以上人口占比将达17.3%，这对国民医疗是个巨大的挑战，同时也是巨大的机遇。“智能医疗不仅在改变着大医院的就医模式，也正逐步深入到慢病管理、居家照护、医养康养等领域。”他分析道，“从医学本身来讲，将来会随着大数据、云计算、人工智能等一系列的技术应用，使得我们对于疾病发生发展的规律更加准确全面。未来治疗不是针对整体人群，而是个体化治疗，是一种关乎每一位百姓健康的真正人性化的服务体系，这个就是明日医疗服务体系。” 

2023年，为加快培育发展未来产业，抢占未来竞争先机，浙江省印发了《关于培育发展未来产业的指导意见》，提出将优先发展9个创新基础良好、成长较快的未来产业，“未来医疗”正是其中之一。未来医疗产业成为全球科技创新竞争的新赛道。 

在孔德兴提出数理医学概念的几年后，医学和数学的交叉，在国际医学界也得到极大的重视和发展。哈佛大学、耶鲁大学、华盛顿大学、纽约大学、约翰·霍普金斯大学等，都非常注重在医学研究、临床实验中融入数学的方法，甚至很多医学院成立了计算医学的研究机构，并开设计算医学研究生课程，培养利用计算方法探讨与治病相关的分子社会学、遗传学、生理学与解剖学问题的专门人才。 

孔德兴的博士后导师丘成桐先生也回到了国内，他特别支持弟子在数理医学领域的开拓性研究。丘成桐强调，医学问题是具体而复杂的，仅从一个学科无法了解其中的奥秘，需要掌握跨学科的知识。医学研究需要收集数据、分析数据、解释数据，从复杂甚至杂乱的数据中，提炼出人类疾病发展的内在规律，从规律中制定相应的疾病预防手段。这些系统性的研究离不开数学、统计、计算机科学、人工智能技术，这是现代医学非常需要的。 

习近平总书记曾经说过：“谁拥有了一流创新人才、拥有了一流科学家，谁就能在科技创新中占据优势。”硬实力、软实力，归根到底要靠人才实力！孔德兴一直把人才培养看作是团队乃至整个数理医学学科领域长远发展的一个重要工作。“我希望能激发出年轻人的自信和独立创新精神，鼓励他们发现新现象、新理论，使他们能够做出一流的成果，能够助力解决国计民生的一些实际问题，而不仅仅是以发表论文作为最终科研目标。” 

▲孔德兴在手术过程中与医生们分析影像结果

2021年的9月，浙江师范大学数理医学院在金华市正式成立，孔德兴担任创院院长。学校举全校之力来进行学院建设，也得到了金华市政府的大力支持，一年之内就实现了本硕博的同步招生。这是一所高起点、国际化、研究型、多学科交叉的新型学院，旨在响应国家创新驱动发展战略，加强未来医学人才培养，助力国家分级诊疗战略，强化人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术与医学类专业的深度融合。学院依托“国家卫生健康委医学图像数据库”“国家药监局器审中心人工智能器械创新合作平台”2个国家级平台，组建“浙江师范大学数理医学院超声大数据创新应用中心（国家卫生健康委超声大数据创新应用中心）”，瞄准医学发展前沿领域，集聚高端医学资源和高水平研究团队，深入推进产学研融合。 

在孔德兴的主持下，学院与多家三甲医院合作，聚合高端医疗实训基地，拥有了金华市中心医院、濮阳市人民医院等4家附属医院，并和海内外20多所大学建立起科学研究与交流的合作关系。在过去2年中，孔德兴参照国际高水准大学人才聘任规则并结合浙江师范大学发展人才建设规划，牵头制订出学院教师队伍引进目标，建立起一支多学科工程科学交叉的优秀教师团队，其中不乏从北京大学、浙江大学、上海交通大学、牛津大学、剑桥大学、东京大学、海德堡大学等世界顶尖高校引进的杰出青年科学家。面对未来医学的挑战，新一批现代化的数理医学、医学大数据、智能医疗、精准医疗等方向的复合型创新人才正从这里启航，为“健康中国”的建设提供坚实的人才储备与智力支撑。 

这些年来，为了更好地推广数理医学发展及精准医疗、未来医疗的理念，孔德兴每年都要参加大约500多场与数理医学相关的学术会议和行业论坛，在国内外受邀作主题发言、特邀报告，不遗余力地为自己的理想奔走相呼。在他看来，这是一个领先世界的技术领域，他想为之深深刻上“中国智造”的烙印。 

一路走来，从最初的不解、质疑，甚至于嘲讽，到现在大家对于数理医学的接受、认可和重视，学会会员从刚开始的不足300人，到今天超过1万人，成绩来之不易。孔德兴非常欣慰，更自豪拥有着一支跨行业，甚至跨系统的“大团队”，这支团结协作、勇于创新的队伍里不仅有数学家，还有医院的医务人员、人工智能专家、软件设计工程师、制造工业工程师……大家来自五湖四海，但为着一个共同的理想和目标凝聚在一起。 

“让我最开心的就是每个小伙伴都很努力，团队的氛围非常好，大家不去争名争利，想的只是努力去解决问题。”在孔德兴的带领下，团队在建设“健康中国”的道路上逢山开路，遇水搭桥，每一步都扎实地走在艰辛但正确的道路上。 

人们常把健康比作1，事业、家庭、名誉、财富等诸多幸福就是1后面的0，人生圆满全系于1的稳固。所以习近平总书记曾反复强调：“没有人民健康，就没有全面小康！”孔德兴对此深以为然。 

时不我待！站在时代的前沿，面对艰巨的挑战，14亿中国人的健康之路如何才能行稳致远？“我觉得，‘健康中国’不仅是从政府部门的角度提出的政策措施，还是对我们这些科技工作者提出的行动要求。”孔德兴掷地有声地说道，“‘健康中国’不是口号，而是行动！”

专家简介 

孔德兴，浙江大学求是特聘教授、博士生导师，浙江师范大学数理医学院院长，数理医学奠基人、超声人工智能开创者。1993年毕业于复旦大学并获博士学位，哈佛大学博士后。长期致力于数学和医学的交叉研究，在国际上率先提出“数理医学”的概念，并取得一系列具有临床应用价值的研究成果，部分成果已成功在数百家医院落地应用。孔德兴既是技术革新的先行者，也是创新创业的领军人。在中国精准医疗的大道上，他将带领团队不忘初心，砥砺前行，深耕超声人工智能领域，持续提升临床技术水平、不断改善产品性能、辅助医生精准诊疗；让病患得到更多关爱、降低医疗机构和政府的负担，为实现“健康中国”的战略目标贡献自己的力量。 

2024年第1期封面人物


       中华英才报道：
 

《中华英才》半月刊丨浙大孔德兴：深耕医学影像诊断为人类健康保驾护航

  2021-11-16 10:16  

 

 

【人物简介】

孔德兴，浙江大学求是特聘教授。浙江大学附属第一医院双聘教授，博士生导师。浙江大学应用数学研究所所长、浙江求是数理医学研究院院长。国家卫生健康委《医学图像数据库》项目工作小组副组长，国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心人工智能医疗器械创新合作平台数据治理工作组组长，中国医学装备人工智能联盟专家委员会成员，中国甲状腺与乳腺超声人工智能联盟名誉主任委员。致力于数学和医学的交叉研究，在国际上率先提出“数理医学”的概念，并取得一系列具有临床应用价值的研究成果，部分成果已成功在数百家医院落地应用。

正 文 

习近平总书记强调，没有全民健康，就没有全面小康。要把人民健康放在优先发展的战略地位，以普及健康生活、优化健康服务、完善健康保障、建设健康环境、发展健康产业为重点，加快推进健康中国建设，努力全方位、全周期保障人民健康。2015年，我国制定“精准医疗”战略规划，精准医学改变了现有的诊疗模式，为医学发展带来一场全新变革。

浙江大学孔德兴教授带领团队多年来致力于“AI+ 超声领域”研发与产业化，把人工智能技术和现代数学的前沿理论结合起来，运用数学方法来提升医学影像问题的精准性和高效性。在政策和现实需求的驱动下，团队在人工智能医疗器械创新研究领域取得了长足的发展，不仅打造出覆盖从超声诊断到治疗的软硬件一体化全闭环的AI产品，而且还率先在行业中实现了商业化突破，将高诊断精度的DE超声机器人配置到基层医院，通过技术层面极大程度地帮助解决了医疗资源分配不均、基层医疗薄弱等问题，为健康中国战略实施做出了重要贡献。 

路漫漫其修远兮，吾将上下而求索

致力于推动数理医学发展

数理医学是一门数学、物理学、数据科学、计算机科学与医学相交叉的学科，不仅可以重构人体内部组织器官、病灶区等的几何形状，各种组织、血管等的相对位置，以及各种解剖信息的定量描述，而且可以预测各种疾病的发生与演化，刻画疾病等的发生机理，揭示医学学科的内在规律，解决医学(尤其临床医学)中的重大临床需求问题，从而帮助医生制定准确的医疗方案，达到为患者造福的终极目标。

自2008年以来，孔德兴一直致力于数学和医学的交叉研究，在国际上率先提出了“数理医学”的概念。医学与现代数学、物理学相交叉是今后科学发展的一个重要研究方向，它具有十分重要的科学意义和广泛的应用价值。

从有了把数学引入医学这个想法，并确定有极大的可行性后，孔德兴开始了他漫长的研究探寻，从基础数学转战应用数学，又从应用数学拓展到数学物理，又再次回到应用数学，特别是图像处理研究上。这期间，复旦大学、理论物理国际中心(意大利)、日本学术振兴会、上海交通大学、哈佛大学都留下了他的足迹，探寻、研究、不懈努力伴随他左右。2008年作为求是特聘教授，他应邀加入浙江大学数学系，从此开启了数学与医学对接、运用的征程。

先进的数学模型和高性能的科学算法是图像分析与处理应用软件高精度及高速度的核心部分，是当代医疗设备的核心技术。然而，目前我国数学与医学真正的交叉与应用不多，特别是与临床诊疗结合甚少，针对这样的情况，他及其合作者建立了一些高效、精确、强大的全自动分割及可形变图像配准算法，这些算法被认为是图像引导下的放射性治疗的尖端技术，能在保存正常组织的同时对肿瘤的位置进行精准的定位，也为医生提供所有器官的解剖信息，使器官组织的内部结构更清晰可看，为医生能快速、定量、方便地定位准确的病灶，实施更精准手术创造了条件。

为能从更深层次找到疾病的发病规律，他及其合作者独创了肿瘤跟踪技术，不仅能精确有效地跟踪放疗过程，还能深入观察肿瘤的发展变化，为进一步探明肿瘤发生的原因和规律提供了参考依据。在数学，物理学与医学影像的对接中，他首创了癌细胞运动图像分析方法，能有效诊断早期乳腺癌等疾病，为研究发病机制提供了理论依据。

如果没有数学这个工具，这些医学方面的应用就不能实现，也不能为疾病的探究提供强有力的工具，也不能为医学的进一步发展提供有效手段。医学的发展势必与数学、物理学相交叉，同时还要与计算机科学、信息论及大数据科学等互联网科技关联。这是现代医学发展的需要，也是数学的需要。

 

 

▲徐宗本院士、江松院士、包刚教授考察DE-超声人工智能诊室及DE-人工智能影像诊疗中心

人工智能让精准医疗真正成为可能

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，提出加强人工智能在医疗领域的创新应用，建立快速精准的智能医疗体系，开发人机协同的手术机器人等，实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊。

浙江德尚韵兴图像科技有限公司(简称“德尚韵兴”)是由浙江大学创新技术研究院投资成立的一家高科技公司，公司致力于AI+超声领域的高新技术研发与产业化，专注医学影像AI辅助诊断系统和三维可视化精准术前规划、术中导航、术后评估、智能化医疗装备等方面的技术研发。“DE超声机器人”是孔德兴带领团队潜心研发5年的成果。

DE超声机器人是一套基于超声影像的智能诊断系统。孔教授的研发团队利用深度学习处理超声影像，同时加入旋转不变性等现代数学的一些概念，让系统变得更“聪明”。该系统在浙江大学附属第一医院、浙江省肿瘤医院等数百家医疗机构实现了临床应用，对有无甲状腺结节的检测成功率达到 95%，良恶性的预诊断准确率达 85% 以上，已经超过人工诊断60%至 70% 的诊断率。

目前，甲状腺结节的检查是医生通过B超进行的。B超灵活实时，但严重依赖于医生的经验与手法，比CT、MRI等其它影像更难以处理，所以三甲医院甲状腺结节的平均诊断正确率也只有70%，如果不做活检，不同的医生常有不同的判断。

而DE超声机器人的正确率可达到85%，它工作是和医生同步进行的。医生在为患者做 B 超时，智能诊断系统会自动地将图像采集下来，告诉医生患者是否有结节并判断良恶性，还会为自已给出的结果赋予一个概率值，为医生诊断提供依据。

该系统大幅度减轻了医生的工作量，提升了影像诊断的精准性，节约了医疗资源及社会成本,还支持了国家分级诊疗医改战略。当然，这只是一个起点，未来的智能诊断不会仅仅限于甲状腺结节的识别，全身各脏器的各类影像学图像及其它医学海量数据都有可能被深度挖掘。

原中国工程院常务副院长潘云鹤院士，在世界人工智能大会上高度评价孔德兴团队研发的超声AI产品，指出“这是中国医疗装备走向世界前沿的重要机遇”。中华医学会超声医学分会的现任主委、中国人民解放军总医院介人超声科主任梁萍教授，在临床教材中称德尚韵兴超声 AI产品“可以为医生提供第二客观意见，并减轻其繁重的工作量，以避免由于过度疲劳导致的误诊。此外，对于医学经验尚不丰富的医生来讲，诊断甲状腺结节变得很容易且可重复。”上海长征医院超声科团队发表的科研论文同样写道：“经过近两年临床应用验证，德尚韵兴的超声AI系统针对结节良恶性诊断的灵敏度、准确度、特异度与高年资医师应用常规超声的检查结果一致，有望成为术前评估结节良恶性的可靠辅助手段。"

为了基层医院早日普及应用超声AI,德尚韵兴团队又开启了商业化的探索，并取得了多项行业创新。德尚韵兴最早获批超声AI的省级物价，目前已经在多个省份开展，并有望保持增加新的省级物价；率先于其他AI企业跑通了按人次收费的 AI 商业模式，取得规模化的收入;创新地把最终用户和AI支付方进行分离，成功将国内、国际一众头部超声设备厂家、手术设备厂家发展为深度合作伙伴，有望进一步加速AI的落地进程。

 

▲和中华医学会超声医学分会主任委员梁萍教授在学术会议上

培育“土壤”，

持续推进标准数据库建设

根据中国医学装备协会2018年数据统计，我国超声机设备保有量约为19万台，远超DR 5.5万台保有量，CT 2.2万台保有量，内镜2万台保有量以及MRI 9255台保有量。尽管超声硬件生产厂商成百上千，而涉足AI超声研究的企业却寥寥，远落后于其他影像设备的技术发展。这一现状是由超声AI研发的天然技术壁垒所决定的。与CT、MRI静态图像不同，超声图像是动态实时图像。这意味着放射图像采集与诊断在时间上存在割裂，而超声诊断则要求两项操作在同一时间内完成。此外，放射图像是标准图像，而超声图像是非标图像，加上超声图像分辨率较低，又有伪影的影响，因而超声AI产品的研发难度远高于放射 AI。而且，超声AI对于自主研发的算法框架非常依赖，这与它分析产品的准确度和实时性强相关。

“同样一个病人，不同的医生诊断可能会出现不同的结果，并且这种差异有时会非常大。换言之，超声检查的质控非常困难。”孔德兴自从涉足超声设备智能化领域，就确立了智能超声软硬一体化、智能超声诊疗一体化的发展方向，他从基层医生的临床实践中敏锐地洞察到，超声诊断的规范化、标准化一直是个悬而未决的问题，并试图从根本上解决这一难题。

首先是要找到经过标准化标注的海量影像，用以构造训练集，其次是要构建能够精确提取超声特征的深度学习算法，能对训练集进行训练，逐渐生成一个具备超声影像诊断能力的AI模型。

为了构造高质量的数据集，德尚韵兴与承建运营国家卫生健康委旗下唯一“医学影像标准数据库”的浙江求是数理医学研究院开展了AI超声数据深度合作，并与顶尖医院的医生一起一张张标记超声影像的特征。这些超声影像数据具有质量标准极高的特点，数量更是达到千万量级,远超同行业公司。

其次，要具备优异的算法。以乳腺癌检测为例，钼靶与超声都是有效的早筛手段，但对于 AI 而言，处理钼靶图像与处理超声图像存在跨时代的技术差异，是从二维图像到三维图像的飞跃。

德尚韵兴之所以能推出过硬的AI产品，得益于孔德兴的“数学家基因”。他曾在哈佛大学做博士后研究，师承国际知名数学家、菲尔兹奖获得者丘成桐先生，并在国际上率先提出“数理医学”的学科概念，被中华医学会称为“中国超声医学人工智能的开创者”。由他牵头申报的“医学影像精准分析的数学理论与技术”项目于2020年获国家自然科学基金重大项目立项。这是国家自然科学基金委成立34年来，浙江省第一次获得国家自然科学基金数学学科重大项目。该重大项目的成功立项，标志着我国在数理医学领域超前布局，开展多学科交叉研究和综合性研究，提升我国在该领域研究源头创新能力。

德尚韵兴自主研发的深度学习框架DE-LIGHT可以完全契合超声AI的需求，该框架建立了将深度学习理论和变分能量泛函方法相结合的全新的图像处理与分析方法，创新性地引人旋转不变网络层、Spllit dropout等新概念，能够有效兼顾准确、敏感、实时三大问题。正因为这些杰出成果，德尚韵兴算法团队连续获得了教育部科技进步二等奖，国际模式识别协会最佳论文奖等殊荣。德尚韵兴创新性的机器学习研究成果曾发表在ICML、NIPS等顶级机器学术会议上，并被Google Deepmind团队引用。

目前德尚韵兴的AI产品，已经覆盖了从超声诊断到治疗的软硬件一体化全闭环。诊断领域，包括超声甲状腺AI、超声乳腺AI、超声颈动脉AI、超声盆底AI等软件系统和超声自动扫查机器人的智能硬件装备。治疗领域，包括微创介入手术AI软件系统和微创介入手术机器人的智能硬件装备。

孔德兴教授既是技术革新的先行者，也是创新创业的领军人。在中国精准医疗的大道上，他将带领团队不忘初心，砥砺前行，继续深耕超声AI领城，持续提升临床技术水平、不断改善产品性能、辅助医生精诊疗。让病患得到更多关爱、降低医疗机构和政府的负担、造福人类。


       科学中国人报道：

 

——记浙江大学求是特聘教授孔德兴

 2015-09-14

数学源于人类早期的生产活动，在人类历史发展和社会生活中发挥着不可替代的作用，在物理、工程、材料等诸多领域中广泛应用。当然，数学因此也成为现代科学技术必不可少的基本工具。而当数学遇上医学，孔德兴让人们感受到数学在医学中的奇妙作用，更看到精准医疗的未来。 

把数学引入医学领域 

自2008年以来，孔德兴一直致力于数学和医学的交叉研究，在国际上率先提出了数理医学的概念。“医学与现代数学、物理学相交叉是今后科学发展的一个重要研究方向，它具有十分重要的科学意义和广泛的应用价值。这一崭新的交叉学科不妨称之为数理医学”，在首届数字医学西湖论坛上，孔德兴在介绍科研成果的同时，也阐述了把数学引入医学领域，实现精准手术的目标。

从有了把数学引入医学这个想法，并确定有极大的可行性后，孔德兴开始了他漫长的研究探寻，从基础数学转战应用数学，又从应用数学拓展到数学物理，又再次回到应用数学、特别是图像处理研究上。这期间，复旦大学、理论物理国际中心（意大利）、日本学术振兴会、上海交通大学、哈佛大学都留下了他的足迹，探寻、研究、不懈努力伴随他左右。2008年作为求是特聘教授，他应邀加入浙江大学数学系，从此开启了数学与医学对接、运用的征程。

先进的数学模型和高性能的科学算法是图像分析与处理应用软件高精度及高速度的核心部分，是当代医疗设备的核心技术。然而，当前我国数学与医学真正的交叉与应用不多，特别是与临床诊疗结合甚少，针对这样的情况，他及其合作者建立了一些高效、精确、强大的全自动分割及可形变图像配准算法，这些算法被认为是图像引导下的放射性治疗的尖端技术，能在保存正常组织的同时对肿瘤的位置进行精准的定位，也为医生提供所有器官的解剖信息，使器官组织的内部结构更清晰可看，为医生能快速、定量、方便地定位准确的病灶，实施更精准手术创造了条件。

为能从更深层次找到疾病的发病规律，他及其合作者独创了肿瘤跟踪技术，不仅能精确有效地跟踪放疗过程，还能深入观察肿瘤的发展变化，为进一步探明肿瘤发生的原因和规律提供了参考依据。在数学、物理学与医学影像的对接中，他首创了癌细胞运动图像分析方法，能有效诊断早期乳腺癌等疾病，为研究发病机制提供了理论依据。

如果没有数学这个工具，这些医学方面的应用就不能实现，也不能为疾病的探究提供强有力的工具，也不能为医学的进一步发展提供有效手段。他认为，“医学的发展势必与数学、物理学相交叉，同时还要与计算机科学、信息论及大数据科学等互联网科技关联。这是现代医学发展的需要，也是数学的需要。” 

数字化让医学诊疗更精准 

当前，全球范围都强调医疗精准，而“识图”是精准医疗的关键，通过X 射线、CT、MRI等成像技术，取得人体内器官组织影像，从中获取内在信息，为临床医生提供更清晰、更精确的信息，以利于对疾病的进行准确的诊断、从而制定出合理的治疗方案。但是，由于医学图像数据量大、种类多的特点，给医学图像处理与分析带来很大困难，甚至产生误差，影响临床手术的成功。对此，孔德兴及其合作者建立了若干新颖的图像去燥与图像分割模型以及相应的快速算法，这在数字化医学及手术导航技术中具有十分重要的作用，并成功运用于活体肝脏移植手术。

按惯例，为保证手术成功，医生一般会在手术前，对肝脏内的血管分布、结构信息以及肝脏体积的进行准确测量，这是手术成功的决定因素，也是术前评估的重要依据，只有详细完整的个体解剖信息才能有效降低手术风险，提高手术成功率。然而由于各医院的CT机等成像设备随机附带的软件功能存在很大差异，不能准确显示完整的血管结构，以及同时显示三套血管系统，加之，在肝脏体积测量方面，需要人工划出肝脏区域，这样不仅耗时，而且不能及时进行信息处理，使手术时间延长。

看到传统诊疗中的“无奈”，孔德兴决定开发一套“数字化肝脏及手术导航系统”软件，把前期研发的高性能科学算法利用计算机建模，在通过电脑演示中，仅用3～4分钟就快速提供了详细完整的可视化2D、3D肝脏解剖信息，还能通过三维重建和融合得到肝脏及血管完整、准确的几何结构，不仅可为活体移植提供详细的解剖信息，还可模拟手术。同时能精确地测量全肝脏体积及模拟手术后的左、右肢体积，血管切面直径等定量信息。他设计的这个软件被成功用于浙江大学医学院附属第一医院印尼肝癌患者活体肝移植手术，这是印尼历史上首例活体肝移植手术，也是我国第一例成功走出国门的活体肝移植手术。“这套软件无论是，在理论上，还是在应用上都是一流的”，印尼医院给予了高度评价。

“精准”是孔德兴始终追求的目标。2014年，他与浙江省肿瘤医院合作，对一名肝脏肿瘤巨大患者进行了精准临床手术，并取得成功。

射频消融术是利用人体体液中含有离子、水、胶体微粒等大量移动传导电介质，通过高频交流电和高频振荡，使离子快速运动，相互磨擦产生生物热作用，并针对肿瘤散热差、癌细胞对高热敏感的特点，使肿瘤组织温度高于其邻近正常组织，运用这种生物热杀灭癌细胞。

为使手术精准，尽可能减小手术对病人的伤害，他设计了肝脏肿瘤射频消融术术前精准模拟规划以及用于手术导航的“精准射频消融肝脏肿瘤系统”。经过数字化肝脏系统的评估，医生发现患者的预留肝脏不具备一步到位的手术，按照孔德兴设计的术前精准模拟规划及手术方案，医院对患者实施了门静结扎和射频消融断肝，减小了切除损伤，为患者最终找到了合适时机实施手术，取得圆满成功，他开发的这套系统实现了手术精准的术前评估，还大大降低了手术风险。

2015年，在BFC医疗健康产业商务与融资合作交流会上，他研发的数字化肝脏及手术导航系统路演，吸引了全场的关注，并被誉为“让医生‘走进’人体内，把一切都看清楚，像摘苹果一样轻松摘除肿瘤的先进科技”。

数字化肝脏及手术导航系统帮助医院解决了临床手术难题，也为孔德兴的研究开拓了一条宽阔的道路。为使他的研究项目产业化，浙江大学创新技术研究院为此成立了一家高科技公司，该公司致力于现代数学理论深层次地应用到医学图像处理与分析的研究、开发和应用等方面。他们利用3D重建，配准，分割，器官、血管、肿瘤精确定位、布针方案、B超引导手术导航、针头定位算法等，开展了早期检测与诊断、术前精准模拟规划、术中实时导航、术后评估等。同时，成功开发了有多项国家发明专利的具有自主知识产权的高科技产品，包括应用于活体肝移植术前精准模拟规划的“数字化肝脏与手术导航系统”；应用于肝脏肿瘤射频消融术的术前精准模拟规划及手术导航的“精准射频消融肝脏肿瘤系统”、“良性肿瘤、恶性肿瘤的甄别系统”等。

面对这些关于数学与医学相交叉方面取得的成就，孔德兴只淡淡地告诉记者，“我的目标是把数理医学真正发展成为一门学科，最终建立一个‘数学方程’来阐明生命科学中的一些基本规律”。

来源：科学中国人 2015年第9期